hadoop学习---基于hive的聊天数据分析报表可视化案例

背景介绍：

聊天平台每天都会有大量的用户在线，会出现大量的聊天数据，通过对聊天数据的统计分析，可以更好的对用户构建精准的用户画像，为用户提供更好的服务以及实现高ROI的平台运营推广，给公司的发展决策提供精确的数据支撑。 我们将基于一个社交平台App的用户数据，完成相关指标的统计分析并结合BI工具对指标进行可视化展现。

目标：

基于Hadoop和Hive实现聊天数据统计分析，构建聊天数据分析报表

需求分析：

统计今日总消息量 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数

统计今日各地区发送消息数据量

统计今日发送消息和接收消息的用户数

统计今日发送消息最多的Top10用户

统计今日接收消息最多的Top10用户

统计发送人的手机型号分布情况

统计发送人的设备操作系统分布情况

数据源：数据源

数据大小：30万条数据

列分隔符：Hive默认分隔符’\001’   

数据字典及样例数据

 构建数据库数据表hive：

create database db_msg;
use db_msg;
--建表
create table db_msg.tb_msg_source(
msg_time string comment "消息发送时间",
sender_name string comment "发送人昵称",
sender_account string comment "发送人账号",
sender_sex string comment "发送人性别",
sender_ip string comment "发送人ip地址",
sender_os string comment "发送人操作系统",
sender_phonetype string comment "发送人手机型号",
sender_network string comment "发送人网络类型",
sender_gps string comment "发送人的GPS定位",
receiver_name string comment "接收人昵称",
receiver_ip string comment "接收人IP",
receiver_account string comment "接收人账号",
receiver_os string comment "接收人操作系统",
receiver_phonetype string comment "接收人手机型号",
receiver_network string comment "接收人网络类型",
receiver_gps string comment "接收人的GPS定位",
receiver_sex string comment "接收人性别",
msg_type string comment "消息类型",
distance string comment "双方距离",
message string comment "消息内容"
);

将数据源上传到Linux文件系统中，再上传到hadoop中：

[hadoop@node1 ~]$ hadoop fs -mkdir -p /chatdemo/data
[hadoop@node1 ~]$ hadoop fs -put chat_data-30W.csv /chatdemo/data

 将数据源从hadoop中下载到hive数据库中：

load data inpath '/chatdemo/data/chat_data-30W.csv' into table db_msg.tb_msg_source;

 

数据清洗：

问题1：当前数据中，有一些数据的字段为空，不是合法数据

问题2：需求中，需要统计每天、每个小时的消息量，但是数据中没有天和小时字段，只有整体时间字段，不好处理

问题3：需求中，需要对经度和维度构建地区的可视化地图，但是数据中GPS经纬度为一个字段，不好处理

数据清洗：

select
    *,
    date(msg_time) as msg_day,
    hour(msg_time) as msg_hour,
    split(sender_gps,',')[0] as sender_lng,
    split(sender_gps,',')[1] as sender_lat
from tb_msg_source
where length(sender_gps)>0;

将清洗后的数据在放入新表中，添加新的字段：

create table db_msg.tb_msg_etl(
msg_time string comment "消息发送时间",
sender_name string comment "发送人昵称",
sender_account string comment "发送人账号",
sender_sex string comment "发送人性别",
sender_ip string comment "发送人ip地址",
sender_os string comment "发送人操作系统",
sender_phonetype string comment "发送人手机型号",
sender_network string comment "发送人网络类型",
sender_gps string comment "发送人的GPS定位",
receiver_name string comment "接收人昵称",
receiver_ip string comment "接收人IP",
receiver_account string comment "接收人账号",
receiver_os string comment "接收人操作系统",
receiver_phonetype string comment "接收人手机型号",
receiver_network string comment "接收人网络类型",
receiver_gps string comment "接收人的GPS定位",
receiver_sex string comment "接收人性别",
msg_type string comment "消息类型",
distance string comment "双方距离",
message string comment "消息内容",
msg_day string comment "消息日",
msg_hour string comment "消息小时",
sender_lng double comment "经度",
sender_lat double comment "纬度"
);

 将数据插入到新表：

insert overwrite table db_msg.tb_msg_etl
select
    *,
    date(msg_time) as msg_day,
    hour(msg_time) as msg_hour,
    split(sender_gps,',')[0] as sender_lng,
    split(sender_gps,',')[1] as sender_lat
from tb_msg_source
where length(sender_gps)>0;

将需求指标查询出来构建新表：

-- 统计今日总消息量
create table db_msg.tb_rs_total_msg_cnt comment '每日消息总量' as
select msg_day, count(*) as total_msg_cnt from db_msg.tb_msg_etl group by msg_day ;
-- 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数
create table db_msg.tb_rs_hour_msg_cnt comment '每小时消息量趋势' as
select
    msg_hour,
    count(*) as total_msg_cnt,
    count(distinct sender_account) as sender_user_cnt,
    count(distinct receiver_account) as receiver_user_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by msg_hour;
-- 统计今日各地区发送消息数据量
create table db_msg.tb_rs_loc_cnt comment '每日各地区发送消息总量' as
select
    msg_day,sender_lng,sender_lat,count(*) as total_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by msg_day,sender_lng,sender_lat
-- 统计今日发送消息和接收消息的用户数
create table db_msg.tb_rs_user_cnt comment '每日发送和接收消息的人数' as
select
    msg_day,
    count(distinct sender_account) as sender_user_cnt,
    count(distinct receiver_account) as receiver_user_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by msg_day;
-- 统计今日发送消息最多的Top10用户
create table db_msg.tb_rs_s_user_top10 comment '发送消息最多的10个用户' as
select
    sender_name,
    count(*) as sender_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl group by sender_name
order by sender_msg_cnt desc
limit 10;
-- 统计今日接收消息最多的Top10用户
create table db_msg.tb_rs_r_user_top10 comment '接受消息最多的10个用户' as
select
    receiver_name,
    count(*) as receiver_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl group by tb_msg_etl.receiver_name
order by receiver_msg_cnt desc
limit 10;
-- 统计发送人的手机型号分布情况
create table db_msg.tb_rs_sender_phone comment '发送人的手机型号分布' as
select
    sender_phonetype,
    count(*) as cnt
from db_msg.tb_msg_etl group by sender_phonetype;
-- 统计发送人的设备操作系统分布情况
create table db_msg.tb_rs_sender_os comment '发送人的os分布' as
select
    sender_os,
    count(*) as cnt
from db_msg.tb_msg_etl group by sender_os;

 

基于FineBI完成指标的可视化展示：